我们的任务则是把这本书,从头到尾学得通通透透。值得注意的是,只要你前面的课程成绩都好,你几年级修这个课是没有限制的,我上学时班上最年轻的同学是一位俄裔美国人,他修此门课程时才上十年级(相当于我们高一),他最后这门课的成绩是 A ,在我们学校,意味着每次考试的成绩,都在95分以上,实在是学校公害。(这位大哥后来去了宾夕法尼亚大学读 Material Science -材料科学。。。)
我不是一个数学家。我甚至连数学专业的人都不是。我是一个纯粹打酱油的数学爱好者,只是比一般的爱好者更加执着,更加疯狂罢了。初中、高中一路保送,大学不在数学专业,这让我可以不以考试为目的地学习自己感兴趣的数学知识,让我对数学有如此浓厚的兴趣。从 05 年建立这个 Blog 以来,每看到一个惊人的结论或者美妙的证明,我再忙都会花时间把它记录下来,生怕自己忘掉。不过,我深知,这些令人拍案叫绝的雕虫小技其实根本谈不上数学之美,数学真正博大精深的思想我恐怕还不曾有半点体会。
直到今天看到这个网页,才看见有人一语道破线性代数的真谛(这也是我终于决定写成此文的直接原因)。我终于找到了我那一个学期企图寻找的东西。就好像把 x 变成 2 x 一样,我们经常需要把 (x, y) 变成 (2 x y, x – 3 y) 之类的东西,这就叫做线性变换。于是才想到定义矩阵乘法,用于表示一切线性变换。几何上看,把平面上的每个点 (x, y) 都变到 (2 x y, x – 3 y) 的位置上去,效果就相当于对这个平面进行了一个“线性的拉扯”。
矩阵的乘法,其实就是多个线性变换叠加的效果,它显然满足结合律,但不满足交换律。主对角线全是 1 的矩阵所对应的线性变换其实就是不变的意思,因此它叫做单位矩阵。矩阵 A 乘以矩阵 B 得单位矩阵,就是做完线性变换 A 后再做一次线性变换 B 就又变回去了的意思,难怪我们说矩阵 B 是矩阵 A 的逆矩阵。课本上对行列式的定义千奇百怪,又是什么递归,又是什么逆序对,还编写口诀帮助大家记忆。其实,行列式的真正定义就一句话:每个单位正方形在线性变换之后的面积。因此,单位矩阵的行列式当然就为 1,某行全为 0 的行列式显然为 0 (因为某一维度会被无视掉,线性变换会把整个平面压扁), |A·B| 显然等于 |A|·|B| 。行列式为 0 ,对应的矩阵当然不可逆,因为这样的线性变换已经把平面压成一条线了,什么都不能把它变回去了。当然,更高阶的矩阵就对应了更高维的空间。一瞬间,所有东西都解释清楚了。
我理想中的微积分课本则应该是先讲定积分,再讲导数,再讲不定积分。先讲定积分,不过千万不能用现在的定积分符号,避免学生误认为定积分是由不定积分发展而来的。讲自古就有的积分思想,讲分割求和取极限的方法,自创一套定积分的符号。然后另起炉灶,开始讲微分,讲无穷小,讲变化量。最后才讲到,随着 x 一点一点的增加,曲线下方面积的变化量就是那一条条竖线的高度——不就是这个曲线本身的函数值吗?因此,反过来,为了求出一个函数对应的曲线下方的面积,只需要找到一个新函数,使得它的微分正好就是原来那个函数。啪,微积分诞生了。